heed算法matlab代码MATLAB
SVM-不推荐
具有梯度下降功能的SVM算法的旧式，简单，低级（未完成？）实现。
不包括内核。
不建议将此代码用于一般，直接的用法。
Matlab带有更有效的SVM实现（不使用梯度下降等）。
该代码对于理解SVM算法很有用，并且是创建您自己专门设计的（低级）SVM的基础。
免责声明：我相信还有实现（<->语法）错误，请注意。
版权：完全没有，请随意使用，更改和共享。
2023-04-20 20:23:09
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该代码使用来自社区大学的数据集，其中包含大量噪音。 由于数据集中的噪声，代码是一个很好的例子，有时线性回归不是很有用，但它是一个基线分类模型。 我确保它不会为我使用的数据集过度拟合或欠拟合数据。 根据正在使用的数据集，需要增加或减少 theta 参数，并且还必须调整参数的多项式性质。 这个程序的想法是它很好地演示了梯度下降，并且在分类方面做得很好。
2023-03-19 17:46:06
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AI,ML,gradient descent,paper,matlab AI,ML,gradient descent,paper,matlab
2023-03-19 16:40:53
1.16MB
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使用梯度下降的方法进行逻辑回归实战：
问题说明：
这里将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。
假设你是一个大学的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会，你有以前的申请人的历史数据。可以用历史数据作为逻辑回归的训练集。对于每一个样本,有两次考试的申请人的成绩和录取决定。建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。
数据链接：
链接:https://pan.baidu.com/s/1-pjwe1ogk30WpzN4Qg1NZA 密码:wqmt
完整代码实现如下：
import numpy as np
import pandas as pd
import matpl
2023-03-11 14:17:20
879KB
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文章目录案例简介数据可视化建立分类器sigmoid函数：映射到概率的函数model 函数: 返回预测结果值cost : 根据参数计算损失gradient : 计算每个参数的梯度方向descent : 进行参数更新精度
案例简介
参考资料
逻辑回归函数
Python数据分析与机器学习-逻辑回归案例分析
案例内容
现在有一份学生两次考试的结果的数据
根据数据建立一个逻辑回归模型来预测一个学生的入学概率。
数据内容：两个考试的申请人的分数和录取决定。
# 导入相应的包
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
im
2023-03-10 19:42:31
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这是 OLS 批量梯度下降算法的简单实现。 在文件的末尾，我们使用矩阵形式的标准 OLS 来检查梯度下降算法是否提供了合理的结果。 如果算法不收敛并且梯度下降值与普通 OLS 值“太远”，请更改学习率、初始猜测或算法中的其他内容。
2023-03-08 19:44:18
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利用最速梯度下降法求解：
函数接口：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(f_name,x0,eps)
其中xstar为最优解，fxstar为最优函数值，iter为迭代次数。
f_name为目标函数文件，可以用feval调用计算函数值及梯度；
x0为初始值，可取[1,1]‘，eps=1e-3，利用0.618法搜索步长。
如：[xstar,fxstar,iter] = SteepDescent(@Myexam1,[1,1]',1e-3)
function [f,g]=Myexam1(x) %%%%调用[f,g] = feval(f_name,xk);
f=x(1)^2+2*x(2)^2; g=[2*x(1);4*x(2)];
end
可直接运行！！
2023-02-21 21:04:05
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